Рекуррентные нейронные сети: всесторонний обзор архитектур, вариантов и приложений

Рекуррентные нейронные сети (RNN) внесли значительный вклад в развитие области машинного обучения (ML), обеспечив эффективную обработку последовательных данных. В статье представлен всесторонний обзор RNN и их приложений с акцентом на достижения в области архитектур, включая сети с долгой краткосрочной памятью (LSTM), управляемые рекуррентные блоки (GRU), двунаправленные сети LSTM (BiLSTM), сети с эховым состоянием (ESN), LSTM с «глазками» и каскадированные LSTM. Рассмотрено применение RNN в различных областях, включая обработку естественного языка (NLP), распознавание речи, прогнозирование временных рядов, автономные транспортные средства и обнаружение аномалий. Кроме того, обсуждаются последние инновации, такие как интеграция механизмов внимания и разработка гибридных моделей, объединяющих RNN со сверточными нейронными сетями (CNN) и архитектурами трансформеров. Обзор призван предоставить исследователям и практикам в области ML всестороннее представление о современном состоянии исследований RNN и их дальнейших направлениях.